遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码，因为优化后要进行评价，所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存，优胜劣汰”的进化机制，染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题，适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题，如果是最小值问题，则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0，对于<0的问题，要通过加一个足够大的正数来解决。这样，适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子：选择（复制）、交叉和变异。 SGA中，选择采用轮盘赌方法，也就是将染色体分布在一个圆盘上，每个染色体占据一定的扇形区域，扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话，旋转指针，指针停下来时会指向某一个区域，则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大，因此被选中的几率高，可能被选中多次，而适应度低的可能一次也选不中，从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法，先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和，再累加，使他们根据适应度的大小分布于0-1之间，适应度大的占的区域大，然后随机生成一个0-1之间的随机数，随机数落到哪个区域，对应的染色体就被选中。重复操作，选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰，适者生存”，但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖，由两个染色体共同作用产生后代，SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码，所以染色体为二进制位串，随机生成一个小于位串长度的随机整数，交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体，并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉（生成0-1之间随机数，看随机数是否小于规定的交叉概率），否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法，不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异，对于二进制位串，0变为1，1变为0就是变异。采用概率确定变异位，对每一位生成一个0-1之间的随机数，看是否小于规定的变异概率，小于的变异，否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因，主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化，后代比前一代强，但实际操作中可能有退化现象，所以采用最佳个体保留法，也就是曾经出现的最好个体，一定要保证生存下来，使后代至少不差于前一代。大致有两种类型，一种是把出现的最优个体单独保存，最后输出，不影响原来的进化过程；一种是将最优个体保存入子群，也进行选择、交叉、变异，这样能充分利用模式，但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法，所以优化能力一般，解决简单问题尚可，高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留，结果会更丰富些，也就是算法最后不一定收敛于极值点，当然局部收敛现象也会有所减少，但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。
标签： 遗传算法
上传时间： 2015-06-04
上传用户：芃溱溱123
第1章 绪论 1 1.1 程序设计语言概述 1 1.1.1 机器语言 1 1.1.2 汇编语言 2 1.1.3 高级语言 2 1.1.4 C语言 3 1.2 C语言的优点和缺点 4 1.2.1 C语言的优点 4 1.2.2 C语言的缺点 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的复杂度 8 1.3.3 算法的准确性 10 1.3.4 算法的稳定性 14 第2章 复数运算 18 2.1 复数的四则运算 18 2.1.1 [算法1] 复数乘法 18 2.1.2 [算法2] 复数除法 20 2.1.3 【实例5】 复数的四则运算 22 2.2 复数的常用函数运算 23 2.2.1 [算法3] 复数的乘幂 23 2.2.2 [算法4] 复数的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 复数指数 27 2.2.4 [算法6] 复数对数 29 2.2.5 [算法7] 复数正弦 30 2.2.6 [算法8] 复数余弦 32 2.2.7 【实例6】 复数的函数运算 34 第3章 多项式计算 37 3.1 多项式的表示方法 37 3.1.1 系数表示法 37 3.1.2 点表示法 38 3.1.3 [算法9] 系数表示转化为点表示 38 3.1.4 [算法10] 点表示转化为系数表示 42 3.1.5 【实例7】 系数表示法与点表示法的转化 46 3.2 多项式运算 47 3.2.1 [算法11] 复系数多项式相乘 47 3.2.2 [算法12] 实系数多项式相乘 50 3.2.3 [算法13] 复系数多项式相除 52 3.2.4 [算法14] 实系数多项式相除 54 3.2.5 【实例8】 复系数多项式的乘除法 56 3.2.6 【实例9】 实系数多项式的乘除法 57 3.3 多项式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多项式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多项式多组求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多项式求值 63 3.3.4 【实例10】 一元多项式求值 65 3.3.5 【实例11】 二元多项式求值 66 第4章 矩阵计算 68 4.1 矩阵相乘 68 4.1.1 [算法18] 实矩阵相乘 68 4.1.2 [算法19] 复矩阵相乘 70 4.1.3 【实例12】 实矩阵与复矩阵的乘法 72 4.2 矩阵的秩与行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩阵的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩阵的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求对称正定矩阵的行列式值 80 4.2.4 【实例13】 求矩阵的秩和行列式值 82 4.3 矩阵求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般复矩阵的逆 84 4.3.2 [算法24] 求对称正定矩阵的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利兹矩阵逆的Trench方法 92 4.3.4 【实例14】 验证矩阵求逆算法 97 4.3.5 【实例15】 验证T矩阵求逆算法 99 4.4 矩阵分解与相似变换 102 4.4.1 [算法26] 实对称矩阵的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 对称正定实矩阵的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般实矩阵的全选主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般实矩阵的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 对称实矩阵相似变换为对称三对角阵 116 4.4.6 [算法31] 一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵 121 4.4.7 【实例16】 对一般实矩阵进行QR分解 126 4.4.8 【实例17】 对称矩阵的相似变换 127 4.4.9 【实例18】 一般实矩阵相似变换 129 4.5 矩阵特征值的计算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求对称三对角阵的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求对称矩阵特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求对称矩阵特征值的雅可比过关法 147 4.5.5 【实例19】 求上Hessen-Burg矩阵特征值 151 4.5.6 【实例20】 分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值 152 第5章 线性代数方程组的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解复系数方程组的全选主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解实系数方程组的全选主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系数矩阵方程组的高斯-约当消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三对角线方程组的追赶法 174 5.1.7 [算法42] 求解带型方程组的方法 176 5.1.8 【实例21】 解线性实系数方程组 179 5.1.9 【实例22】 解线性复系数方程组 180 5.1.10 【实例23】 解三对角线方程组 182 5.2 矩阵分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解对称方程组的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解对称正定方程组的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解线性最小二乘问题的QR分解法 188 5.2.4 【实例24】 求解对称正定方程组 191 5.2.5 【实例25】 求解线性最小二乘问题 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病态方程组的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德尔迭代法 200 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解对称正定方程组的共轭梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利兹方程组的列文逊方法 209 5.3.7 【实例26】 解病态方程组 214 5.3.8 【实例27】 用迭代法解方程组 215 5.3.9 【实例28】 求解托伯利兹方程组 217 第6章 非线性方程与方程组的求解 219 6.1 非线性方程求根的基本过程 219 6.1.1 确定非线性方程实根的初始近似值或根的所在区间 219 6.1.2 求非线性方程根的精确解 221 6.2 求非线性方程一个实根的方法 221 6.2.1 [算法52] 对分法 221 6.2.2 [算法53] 牛顿法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【实例29】 用对分法求非线性方程组的实根 232 6.2.6 【实例30】 用牛顿法求非线性方程组的实根 233 6.2.7 【实例31】 用插值法求非线性方程组的实根 235 6.2.8 【实例32】 用埃特金迭代法求非线性方程组的实根 237 6.3 求实系数多项式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【实例33】 用QR方法求解多项式的全部根 240 6.4 求非线性方程组一组实根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 拟牛顿法 244 6.4.3 【实例34】 用梯度法计算非线性方程组的一组实根 250 6.4.4 【实例35】 用拟牛顿法计算非线性方程组的一组实根 252 第7章 代数插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 线性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次抛物线插值 256 7.1.3 [算法61] 全区间插值 259 7.1.4 【实例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃尔米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃尔米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃尔米特等距插值 267 7.2.3 【实例37】 埃尔米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【实例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【实例39】 光滑插值 286 7.5 三次样条插值 287 7.5.1 [算法68] 第一类边界条件的三次样条函数插值 287 7.5.2 [算法69] 第二类边界条件的三次样条函数插值 292 7.5.3 [算法70] 第三类边界条件的三次样条函数插值 296 7.5.4 【实例40】 样条插值法 301 7.6 连分式插值 303 7.6.1 [算法71] 连分式插值 304 7.6.2 【实例41】 验证连分式插值的函数 308 第8章 数值积分法 309 8.1 变步长求积法 310 8.1.1 [算法72] 变步长梯形求积法 310 8.1.2 [算法73] 自适应梯形求积法 313 8.1.3 [算法74] 变步长辛卜生求积法 316 8.1.4 [算法75] 变步长辛卜生二重积分方法 318 8.1.5 [算法76] 龙贝格积分 322 8.1.6 【实例42】 变步长积分法进行一重积分 325 8.1.7 【实例43】 变步长辛卜生积分法进行二重积分 326 8.2 高斯求积法 328 8.2.1 [算法77] 勒让德-高斯求积法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求积法 331 8.2.3 [算法79] 拉盖尔-高斯求积法 334 8.2.4 [算法80] 埃尔米特-高斯求积法 336 8.2.5 [算法81] 自适应高斯求积方法 337 8.2.6 【实例44】 有限区间高斯求积法 342 8.2.7 【实例45】 半无限区间内高斯求积法 343 8.2.8 【实例46】 无限区间内高斯求积法 345 8.3 连分式法 346 8.3.1 [算法82] 计算一重积分的连分式方法 346 8.3.2 [算法83] 计算二重积分的连分式方法 350 8.3.3 【实例47】 连分式法进行一重积分 354 8.3.4 【实例48】 连分式法进行二重积分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法进行一重积分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法进行二重积分 358 8.4.3 【实例49】 一重积分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【实例50】 二重积分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(组)初值问题的求解 363 9.1 欧拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步长欧拉方法 364 9.1.2 [算法87] 变步长欧拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改进的欧拉方法 370 9.1.4 【实例51】 欧拉方法求常微分方程数值解 372 9.2 龙格-库塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步长龙格-库塔方法 376 9.2.2 [算法90] 变步长龙格-库塔方法 379 9.2.3 [算法91] 变步长基尔方法 383 9.2.4 【实例52】 龙格-库塔方法求常微分方程的初值问题 386 9.3 线性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿当姆斯预报校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全区间积分的双边法 399 9.3.4 【实例53】 线性多步法求常微分方程组初值问题 401 第10章 拟合与逼近 405 10.1 一元多项式拟合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘拟合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米兹方法 412 10.1.3 【实例54】 一元多项式拟合 417 10.2 矩形区域曲面拟合 419 10.2.1 [算法97] 矩形区域最小二乘曲面拟合 419 10.2.2 【实例55】 二元多项式拟合 428 第11章 特殊函数 430 11.1 连分式级数和指数积分 430 11.1.1 [算法98] 连分式级数求值 430 11.1.2 [算法99] 指数积分 433 11.1.3 【实例56】 连分式级数求值 436 11.1.4 【实例57】 指数积分求值 438 11.2 伽马函数 439 11.2.1 [算法100] 伽马函数 439 11.2.2 [算法101] 贝塔函数 441 11.2.3 [算法102] 阶乘 442 11.2.4 【实例58】 伽马函数和贝塔函数求值 443 11.2.5 【实例59】 阶乘求值 444 11.3 不完全伽马函数 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽马函数 445 11.3.2 [算法104] 误差函数 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函数 450 11.3.4 【实例60】 不完全伽马函数求值 451 11.3.5 【实例61】 误差函数求值 452 11.3.6 【实例62】 卡方分布函数求值 453 11.4 不完全贝塔函数 454 11.4.1 [算法106] 不完全贝塔函数 454 11.4.2 [算法107] 学生分布函数 457 11.4.3 [算法108] 累积二项式分布函数 458 11.4.4 【实例63】 不完全贝塔函数求值 459 11.5 贝塞尔函数 461 11.5.1 [算法109] 第一类整数阶贝塞尔函数 461 11.5.2 [算法110] 第二类整数阶贝塞尔函数 466 11.5.3 [算法111] 变型第一类整数阶贝塞尔函数 469 11.5.4 [算法112] 变型第二类整数阶贝塞尔函数 473 11.5.5 【实例64】 贝塞尔函数求值 476 11.5.6 【实例65】 变型贝塞尔函数求值 477 11.6 Carlson椭圆积分 479 11.6.1 [算法113] 第一类椭圆积分 479 11.6.2 [算法114] 第一类椭圆积分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二类椭圆积分 483 11.6.4 [算法116] 第三类椭圆积分 486 11.6.5 【实例66】 第一类勒让德椭圆函数积分求值 490 11.6.6 【实例67】 第二类勒让德椭圆函数积分求值 492 第12章 极值问题 494 12.1 一维极值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 确定极小值点所在的区间 494 12.1.2 [算法118] 一维黄金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一维Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一阶导数的Brent方法 506 12.1.5 【实例68】 使用黄金分割搜索法求极值 511 12.1.6 【实例69】 使用Brent法求极值 513 12.1.7 【实例70】 使用带导数的Brent法求极值 515 12.2 多元函数求极值 517 12.2.1 [算法121] 不需要导数的一维搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要导数的一维搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共轭梯度法 525 12.2.5 [算法125] 准牛顿法 531 12.2.6 【实例71】 验证不使用导数的一维搜索 536 12.2.7 【实例72】 用Powell算法求极值 537 12.2.8 【实例73】 用共轭梯度法求极值 539 12.2.9 【实例74】 用准牛顿法求极值 540 12.3 单纯形法 542 12.3.1 [算法126] 求无约束条件下n维极值的单纯形法 542 12.3.2 [算法127] 求有约束条件下n维极值的单纯形法 548 12.3.3 [算法128] 解线性规划问题的单纯形法 556 12.3.4 【实例75】 用单纯形法求无约束条件下N维的极值 568 12.3.5 【实例76】 用单纯形法求有约束条件下N维的极值 569 12.3.6 【实例77】 求解线性规划问题 571 第13章 随机数产生与统计描述 574 13.1 均匀分布随机序列 574 13.1.1 [算法129] 产生0到1之间均匀分布的一个随机数 574 13.1.2 [算法130] 产生0到1之间均匀分布的随机数序列 576 13.1.3 [算法131] 产生任意区间内均匀分布的一个随机整数 577 13.1.4 [算法132] 产生任意区间内均匀分布的随机整数序列 578 13.1.5 【实例78】 产生0到1之间均匀分布的随机数序列 580 13.1.6 【实例79】 产生任意区间内均匀分布的随机整数序列 581 13.2 正态分布随机序列 582 13.2.1 [算法133] 产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数 582 13.2.2 [算法134] 产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列 585 13.2.3 【实例80】 产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数 587 13.2.4 【实例81】 产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列 588 13.3 统计描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同时的t分布检验 591 13.3.3 [算法137] 方差不同时的t分布检验 594 13.3.4 [算法138] 方差的F检验 596 13.3.5 [算法139] 卡方检验 599 13.3.6 【实例82】 计算随机样本的矩 601 13.3.7 【实例83】 t分布检验 602 13.3.8 【实例84】 F分布检验 605 13.3.9 【实例85】 检验卡方检验的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序数组的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 无序数组同时查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 无序数组查找第M小的元素 613 14.1.4 【实例86】 基本查找 615 14.2 结构体和磁盘文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 无序结构体数组的顺序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盘文件中记录的顺序查找 618 14.2.3 【实例87】 结构体数组和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函数 622 14.3.2 [算法146] 哈希函数 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中删除元素 631 14.3.6 【实例88】 构造哈希表并进行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希尔排序 637 15.1.3 【实例89】 插入排序 639 15.2 交换排序 641 15.2.1 [算法152] 气泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【实例90】 交换排序 644 15.3 选择排序 646 15.3.1 [算法154] 直接选择排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【实例91】 选择排序 650 15.4 线性时间排序 651 15.4.1 [算法156] 计数排序 651 15.4.2 [算法157] 基数排序 653 15.4.3 【实例92】 线性时间排序 656 15.5 归并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路归并排序 658 15.5.2 【实例93】 二路归并排序 660 第16章 数学变换与滤波 662 16.1 快速傅里叶变换 662 16.1.1 [算法159] 复数据快速傅里叶变换 662 16.1.2 [算法160] 复数据快速傅里叶逆变换 666 16.1.3 [算法161] 实数据快速傅里叶变换 669 16.1.4 【实例94】 验证傅里叶变换的函数 671 16.2 其他常用变换 674 16.2.1 [算法162] 快速沃尔什变换 674 16.2.2 [算法163] 快速哈达玛变换 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦变换 682 16.2.4 【实例95】 验证沃尔什变换和哈达玛的函数 684 16.2.5 【实例96】 验证离散余弦变换的函数 687 16.3 平滑和滤波 688 16.3.1 [算法165] 五点三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ滤波 690 16.3.3 【实例97】 验证五点三次平滑 692 16.3.4 【实例98】 验证α-β-γ滤波算法 693
标签： C 算法 附件 源代码
上传时间： 2015-06-29
上传用户：cbsdukaf
leach协议簇头选择算法的改进及仿真 在改进的LEACH．H协议在簇头节点的选举过 程中，充分考虑了簇头节点剩余能量因素，设定了簇头的能量阀值，防止了低能量的节点成为簇头。在此基础上引 进簇头调整过程，该过程通过排除紧密邻居簇头和增加必要的簇头，在一定程度上解决了LEACH协议存在的问题， 从而达到均衡网络能量消耗，延长生存期的目的。网络仿真证明了新算法的可行性
上传时间： 2016-08-11
上传用户：wmw0312
N个居民区之间要铺设煤气管道。假设任意两个居民区之间都可以铺设煤气管道，但代价不同，要求事先将任意两个居民区之间铺设煤气管道的代价存入磁盘文件中。设计一个最佳方案使得这N个居民区之间铺设煤气管道所需代价最小，并将结果以图形式在屏幕上输出
标签： faaron-Dijkstra 算法 方案
上传时间： 2017-06-20
上传用户：906689623
作为高速铁路运行中的主要列车之一，型动车组具有效率高，密度大等特点。 但在实际运行中，因浪涌过电压导致的车载电子设备故障时有发生，严重影响到动车 组的安全运行。因此，本文对车体浪涌的产生机理和抑制措施进行研究，以期解决上 述问题。 本文首先分析了电磁暂态仿真软件的算法，导出了集中参数元件 的电磁暂态等值电路，并由均匀传输线方程推导出了贝瑞隆线路模型。研究 中的频变模量模型和频变相量模型，将电磁暂态建模中最精确的频变 相量模型引入到动车组浪涌的分析中。
上传时间： 2017-08-15
上传用户：haoliqwe
删数问题的贪心解法 思路： 每一步总是选择一个使剩下的数最小的数字删除，即按高位到低位的顺序搜索，若各位数字递增，则删除最后一个数字； 否则删除第一个递减区间的首字符，这样删一位便形成了一个新的数字串。然后回到串首，按上述规则再删除下一个数字
上传时间： 2017-10-27
上传用户：zhangxiaoxiong
若要在n个城市之间建设通信网络，只需要假设n-1条线路即可。如何以最低的经济代价建设这个通信网，是一个网的最小生成树问题。 [系统要求] 1． 利用克鲁斯卡尔算法求网的最小生成树。 2． 利用普里姆算法求网的最小生成树。 3． 要求输出各条边及它们的权值。
标签： 最小生成树
上传时间： 2018-01-08
上传用户：干发ds
是否要先打开ALLEGRO? 不需要(当然你的机器须有CADENCE系统)。生成完封装后在你的输出目录下就会有几千个器件（全部生成的话）,默认输出目录为c:\MySym\. Level里面的Minimum, Nominal, Maximum 是什么意思？ 对应ipc7351A的ABC封装吗？ 是的 能否将MOST, NOMINAL, LEAST三种有差别的封装在命名上也体现出差别？ NOMINAL 的名称最后没有后缀，MOST的后缀自动添加“Ｍ”，LEAST的后缀自动添加“L”，你看看生成的库名称就知道了。（直插件以及特别的器件，如BGA等是没有MOST和LEAST级别的，对这类器件只有NOMINAL） IC焊盘用长方形好像比用椭圆形的好，能不能生成长方形的？ 嗯。。。。基本上应该是非直角的焊盘比矩形的焊盘好，我记不得是AMD还是NS还是AD公司专门有篇文档讨论了这个问题，如果没有记错的话至少有以下好处：信号质量好、更省空间（特别是紧密设计中）、更省锡量。我过去有一篇帖子有一个倒角焊盘的SKILL，用于晶振电路和高速器件（如DDR的滤波电容)，原因是对宽度比较大的矩形用椭圆焊盘也不合适，这种情况下用自定义的矩形倒角焊盘就比较好了－－－你可以从网上另外一个DDR设计的例子中看到。 当然，我已经在程序中添加了一选择项，对一些矩形焊盘可以选择倒角方式. 刚才试了一下，感觉器件的命名的规范性不是太好，另好像不能生成器件的DEVICE文件，我没RUN完。。。 这个程序的命名方法基本参照IPC-7351，每个人都有自己的命名嗜好，仍是不好统一的；我是比较懒的啦，所以就尽量靠近IPC-7351了。 至于DEVICE，的选项已经添加 (这就是批量程序的好处，代码中加一行，重新生产的上千上万个封装就都有新东西了)。 你的库都是"-"的,请问用过ALLEGRO的兄弟,你们的FOOTPRINT认"-"吗?反正我的ALLEGRO只认"_"(下划线) 用“－”应该没有问题的，焊盘的命名我用的是"_"（这个一直没改动过）。 部分丝印画在焊盘上了。 丝印的问题我早已知道，只是尽量避免开（我有个可配置的SilkGap变量）,不过工作量比较大，有些已经改过，有些还没有；另外我没有特别费功夫在丝印上的另一个原因是，我通常最后用AUTO-SILK的来合并相关的层，这样既方便快捷也统一各个器件的丝印间距，用AUTO-SILK的话丝印线会自动避开SOLDER-MASK的。 点击allegro后命令行出现E- Can't change to directory: Files\FPM，什么原因？ 我想你一定是将FPM安装在一个含空格的目录里面了，比如C:\Program Files\等等之类，在自定义安装目录的时候该目录名不能含有空格，且存放生成的封装的目录名也不能含有空格。你如果用默认安装的话应该是不会有问题的, 默认FPM安装在C:\FPM，默认存放封装的目录为C:\MYSYM 0.04版用spb15.51生成时.allegro会死机.以前版本的Allegro封装生成器用spb15.51生成时没有死机现象 我在生成MELF类封装的时候有过一次死机现象，估计是文件操作错误导致ALLEGRO死机，原因是我没有找到在ｓｋｉｌｌ里面直接生成SHAPE焊盘的方法（FLASH和常规焊盘没问题）, 查了下资料也没有找到解决方法，所以只得在外部调用SCRIPT来将就一下了。（下次我再查查看），用SCRIPT的话文件访问比较频繁（幸好目前MELF类的器件不多）. 解决办法： １、对MELF类器件单独选择生成，其它的应该可以一次生成。 ２、试试最新的版本(当前0.05) 请说明运行在哪类器件的时候ALLEGRO出错，如果不是在MELF附近的话，请告知，谢谢。 用FPM0.04生成的封装好像文件都比较大，比如CAPC、RES等器件，都是300多K，而自己建的或采用PCB Libraries Eval生成的封装一般才几十K到100K左右，不知封装是不是包含了更多的信息？ 我的每个封装文件包含了几个文字层（REF,VAL,TOL,DEV,PARTNUMBER等),SILK和ASSEM也是分开的，BOND层和高度信息，还有些定位线(在DISP层）,可能这些越来越丰富的信息加大了生成文件的尺寸.你如果想看有什么内容的话，打开所有层就看见了（或REPORT） 非常感谢 LiWenHui 发现的BUG, 已经找到原因，是下面这行： axlDBChangeDesignExtents( '((-1000 -1000) (1000 1000))) 有尺寸空间开得太大，后又没有压缩的原因，现在生成的封装也只有几十K了，0.05版已经修复这个BUG了。 Allegro封装生成器0.04生成do-27封装不正确,生成封装的焊盘的位号为a,c.应该是A,B或者1,2才对. 呵呵，DIODE通常管脚名为AC(A = anode, C = cathode) 也有用AK 或 12的， 极少见AB。 除了DIODE和极个别插件以及BGA外，焊盘名字以数字为主, 下次我给DIODE一个选择项，可以选择AC 或 12 或 AK, 至于TRANSISTER我就不去区分BCE/CBE/ECB/EBC/GDS/GSD/DSG/DGS/SGD/SDG等了，这样会没完没了的，我将对TRANSISTER强制统一以数字编号了，如果用家非要改变，只得在生成库后手工修改。
标签： Footprint Maker 0.08 FPM skill
上传时间： 2018-01-10
上传用户：digitzing
问题描述：以一个m*n的长方阵表示迷宫，0和1分别表示迷宫中的通路和障碍。设计一个程序，对任意设定的迷宫，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。 1.基本要求 （1）首先实现一个以链表作存储结构的栈类型，然后编写一个求解迷宫的非递归程序。求得的通路以三元组（i，j，d）的形式输出。其中：（i，j）指示迷宫中的一个坐标，d表示走到下一坐标的方向。如下图所示迷宫。从入口（1，1）到出口（8，8）的求解结果如下： （1，1）（1，2），（2，2）（3，2）（3，1）（4，1）（5，1）（5，2）（5，3）（6，3）（6，4）（6，5）（5，5）（4，5）（4，6）（4，7）（3，7）（3，8）（4，8）（5，8）（6，8）（7，8）（8，8） （2）以方阵形式输出迷宫及其通路。 2.重点、难点 重点：针对迷宫问题的特点，利用栈的后进先出特点，选择适当的数据结构。 难点：递归算法的设计与求解。
标签： 迷宫
上传时间： 2018-07-03
上传用户：MOOMWHITE
深圳永嘉微电 超高性价比水位检测芯片推出 *水位检测芯片可用于需要检测水位，缺水，溢出等场合。适合应用于饮水机、净饮机、咖啡机、水壶、洗碗机、制冰机等水相关家用电器和电子产品。 测试环境：在一个玻璃容器外壁（玻璃1-5毫米不等），通过双面电子导热硅胶，把水位检测PCB直接贴在玻璃上面检测水位。1-8点高灵敏度电容式水位检测专用触控IC-VK36W系列 水位检测 背景技术： 目前的检水方式主要有探针检水、水位传感器检水(光电式水位传感器,超声波水位传感器)和干簧管检水等方式，但这些方式的应用成本高，并且其安装时需要用到很长的连接线路，为了配合长的连接线路，容易使得产品的结构受到限制，并且拆装复杂，价格昴贵，不利于产品的推广及普及广泛应用。 技术实现要素： 为解决上述问题，本实用新型的目的在于提供一种触摸感应检水电路，能够准确检测是否有水，并且能够降低电路的成本几个等级，简化检水的结构，使得拆装便利，有利于产品的生产。 VK36WXX系列（最多支持9个检测点） 是一款用于一段液位检测的专用集成电路。基于电容感应的检测原理，集成我们公司花费多年研究的独特算法，能够做到智能识别，无论是有液体上电，还是无液体上电，都能正确指示液位状态。本产品既可适用于直接接触液体的检测装置，也可适用于不直接接触液体的检测装置。尤其是非接触式的检测更安全更方便、更有优势，也可防腐蚀、防污染 1.液体检测器 2.触摸开关 3.加温器 4.喷雾器 5 水池、水箱、水缸、液体皿 联系人：许先生 联系手机：188 9858 2398 （微信） 联系QQ：191 888 5898 E-mail：zes1688@163.com
标签： 16 36W SOP QFN VK 36 8I W8 水位检测 感应电容
上传时间： 2019-08-28
上传用户：szqxw1688
